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缩放定律Scaling正慢性死亡,算力收益递减,AI的下一个增长极是模型如何交互
前Google Brain科学家Sara Hooker论文指出,统治AI十年的缩放定律Scaling走向慢性死亡,算力收益递减,研究重点将转向推理时算力和模型如何交互,还分析了算力崇拜兴起、缩放法则裂痕及未来方向。
太初元碁洪源:异构计算能力将成为未来AI算力基础设施的重要方向|AIGC2026
2026年AI产业进入高强度算力周期,Token成核心资源消耗单位。太初元碁洪源认为,AI算力需更好支撑应用,异构计算将成未来AI算力基建重要方向,太初元碁也在多方面探索实践。
协同加速,多机器人协作不再「慢半拍」!软硬一体化框架ReCA破解具身智能落地效率瓶颈
佐治亚理工学院等团队推出集成加速框架 ReCA,针对多机协作具身系统,从算法、系统、硬件跨层协同优化,经评估,实现 5 - 10 倍速度提升且成功率升 4.3%,为具身智能落地奠基。
748GB内存、20P算力,英伟达把数据中心塞进了桌子底下,第一台已经送到Karpathy家里
英伟达DGX Station GB300首批系统交付开发者,首台给了Andrej Karpathy。它有748GB内存、20P算力,用GB300芯片架构。背后是长时运行自主智能体开发需本地算力,英伟达从软硬层面推进。
阿里通义开源GUI智能体SOTA:2B到235B端云协同重新定义移动端GUI智能体
阿里通义实验室开源MAI - UI,通过端云协同架构等解决GUI智能体部署难题。它全谱系模型设计应对硬件约束,自进化数据管线和在线强化学习提升性能,端云协同平衡隐私与效率,扩展动作空间打破局限,在多基准测试创SOTA。
中国团队引领太空算力:首次太空在轨部署通用大模型,发2800颗卫星服务数亿硅基智能体
岁末年初,全球AI竞争聚焦太空算力,中美你追我赶。美国Starcloud宣布在太空跑通大模型,中国国星宇航发布全球首个服务硅基智能体的太空算力网,计划用2800颗卫星服务数亿个硅基智能体,还实现通用大模型在轨部署。
真正面向大模型的AI Infra,必须同时懂模型、系统、产业|商汤大装置宣善明@MEET2026
商汤大装置副总裁宣善明在MEET2026大会分享进展,强调大模型时代AI Infra要解决算力高效支撑问题。商汤战略“1+X”,大装置有优势,算电协同成果好,还推动国产化适配,产业落地成果多。
社区供稿丨35B参数科学性能比肩万亿参数模型,『书生』科学大模型Intern-S2-Preview开源
5月15日,上海AI实验室开源新一代大模型预览版Intern - S2 - Preview,参数35B,多领域比肩万亿参数模型。它深化与昇腾算力生态协同,探索‘通专融合’,强化科学及智能体能力,‘算法 - 系统 - 算力’协同提升训推效率。
以「场景」定义算力:AI时代,通用算力不只“通用”
当AI狂欢席卷全球,阿里云和AMD通过‘一芯三用’重新定义AI时代算力选型逻辑,从‘参数崇拜’回归‘业务本质’。联合发布三款基于AMD Zen 5架构‘Turin’处理器的全新ECS实例,精准匹配不同业务场景需求。
MiniMax 怎么做 Agent:Model-Harness 协同只是第一步,还有 Inference-Harness 协同
本文介绍了 MiniMax 在 Agent 层面的实践。从内部飞书 bot 起步,发展成桌面应用 MiniMax Code,形成训练 - 服务闭环。还阐述 Agent 对模型优化迭代的作用、自研 Agent 优势,指出 AGI 是闭环递归自我改进系统。